투명한! 주요 머신러닝 모델의 원리를 심층적으로 분석!

일반인의 관점에서 기계 학습 모델은 입력 데이터를 예측된 출력에 매핑하는 수학적 함수입니다. 보다 구체적으로, 기계 학습 모델은 예측된 출력과 실제 레이블 간의 오류를 최소화하기 위해 훈련 데이터로부터 학습하여 모델 매개변수를 조정하는 수학적 함수입니다.

머신러닝에는 로지스틱 회귀 모델, 의사결정 트리 모델, 지원 벡터 머신 모델 등 많은 모델이 있습니다. 각 모델에는 적용 가능한 데이터 유형과 문제 유형이 있습니다. 동시에, 서로 다른 모델 간에는 많은 공통점이 있거나 모델 발전을 위한 숨겨진 경로가 있습니다.

연결주의 퍼셉트론을 예로 들어보겠습니다. 퍼셉트론의 숨겨진 레이어 수를 늘리면 이를 심층 신경망으로 변환할 수 있습니다. 퍼셉트론에 커널 함수를 추가하면 SVM으로 변환할 수 있다. 이 프로세스는 다양한 모델 간의 본질적인 연결뿐만 아니라 모델 간의 가능한 변환을 직관적으로 보여줄 수 있습니다. 유사점에 따라 모델을 대략적으로 (엄격하지는 않지만) 다음 6가지 범주로 나누어 기본적인 공통점 발견을 용이하게 하고 하나씩 심층적으로 분석했습니다!

1. 신경망(연결주의) 모델:

연결주의 모델은 인간 두뇌 신경망의 구조와 기능을 시뮬레이션하는 컴퓨팅 모델입니다. 기본 단위는 뉴런입니다. 각 뉴런은 다른 뉴런으로부터 입력을 받고 가중치를 조정하여 입력이 뉴런에 미치는 영향을 변경합니다. 신경망은 다중 비선형 은닉층 기능을 통해 거의 비슷한 효과를 얻을 수 있는 블랙박스입니다.

대표 모델에는 DNN, SVM, Transformer, LSTM이 포함되는 경우가 있는데, 경우에 따라 심층 신경망의 마지막 계층은 입력 데이터를 분류하는 로지스틱 회귀 모델로 간주될 수 있습니다. 지원 벡터 머신은 특수한 유형의 신경망으로 간주될 수도 있습니다. 여기에는 입력 계층과 출력 계층의 두 가지 계층만 있습니다. SVM은 심층 신경망과 유사한 효과를 얻기 위해 커널 기능을 통해 추가로 복잡한 비선형 변환을 구현합니다. 다음은 고전적인 DNN 모델의 원리를 분석한 것입니다.

심층 신경망(DNN)은 여러 계층의 뉴런으로 구성되어 있으며 순방향 전파 프로세스를 통해 입력 데이터가 각 뉴런 계층으로 전송됩니다. , 레이어별로 계산하여 출력을 얻습니다. 뉴런의 각 계층은 이전 계층 뉴런의 출력을 입력으로 받아 다음 계층의 뉴런으로 출력합니다. DNN의 훈련 과정은 역전파 알고리즘을 통해 구현됩니다. 훈련 과정에서 출력 레이어와 실제 레이블 간의 오류가 계산되고, 오류는 뉴런의 각 레이어로 역전파되며, 경사하강법 알고리즘에 따라 뉴런의 가중치와 편향 항이 업데이트됩니다. 이 과정을 반복적으로 반복함으로써 네트워크 매개변수가 지속적으로 최적화되고 궁극적으로 네트워크의 예측 오류가 최소화됩니다.

심층신경망(DNN)의 장점은 강력한 특징 학습 능력입니다. DNN은 수동으로 기능을 설계하지 않고도 데이터의 특성을 자동으로 학습할 수 있습니다. 매우 비선형적이고 강력한 일반화 능력. 단점은 DNN에 많은 수의 매개변수가 필요하므로 과적합 문제가 발생할 수 있다는 것입니다. 동시에 DNN은 많은 양의 계산이 필요하고 학습하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 다음은 Keras 라이브러리를 사용하여 심층 신경망 모델을 구축하는 간단한 Python 코드 예제입니다.

from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.optimizers import Adamfrom keras.losses import BinaryCrossentropyimport numpy as np# 构建模型model = Sequential()model.add(Dense(64, activatinotallow='relu', input_shape=(10,))) # 输入层有10个特征model.add(Dense(64, activatinotallow='relu')) # 隐藏层有64个神经元model.add(Dense(1, activatinotallow='sigmoid')) # 输出层有1个神经元，使用sigmoid激活函数进行二分类任务# 编译模型model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=BinaryCrossentropy(), metrics=['accuracy'])# 生成模拟数据集x_train = np.random.rand(1000, 10) # 1000个样本，每个样本有10个特征y_train = np.random.randint(2, size=1000) # 1000个标签，二分类任务# 训练模型model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # 训练10个轮次，每次使用32个样本进行训练

2. 상징주의 모델

상징주의 모델은 논리적 추론을 기반으로 한 지능형 시뮬레이션 방법으로, 인간은 물리적 기호 시스템이고 컴퓨터도 물리적 기호 시스템이기 때문에 컴퓨터의 규칙 기반과 추론 엔진을 사용하여 인간의 지능적 행동을 시뮬레이션할 수 있습니다. 직설적으로 말하면 지능적인 실행을 달성하기 위해 인간의 논리를 컴퓨터에 저장하는 것을 의미합니다.

대표 모델에는 전문가 시스템, 지식 베이스, 지식 그래프가 포함됩니다. 정보를 식별 가능한 기호 집합으로 인코딩하고 명시적인 규칙을 통해 기호를 작동하여 연산 결과를 생성하는 것이 원칙입니다. 전문가 시스템의 간단한 예는 다음과 같습니다.

# 定义规则库rules = [{"name": "rule1", "condition": "sym1 == 'A' and sym2 == 'B'", "action": "result = 'C'"},{"name": "rule2", "condition": "sym1 == 'B' and sym2 == 'C'", "action": "result = 'D'"},{"name": "rule3", "condition": "sym1 == 'A' or sym2 == 'B'", "action": "result = 'E'"},]# 定义推理引擎def infer(rules, sym1, sym2):for rule in rules:if rule["condition"] == True:# 条件为真时执行动作return rule["action"]return None# 没有满足条件的规则时返回None# 测试专家系统print(infer(rules, 'A', 'B'))# 输出: Cprint(infer(rules, 'B', 'C'))# 输出: Dprint(infer(rules, 'A', 'C'))# 输出: Eprint(infer(rules, 'B', 'B'))# 输出: E

三、决策树类的模型

决策树模型是一种非参数的分类和回归方法，它利用树形图表示决策过程。更通俗来讲，树模型的数学描述就是“分段函数”。它利用信息论中的熵理论选择决策树的最佳划分属性，以构建出一棵具有最佳分类性能的决策树。

决策树模型的基本原理是递归地将数据集划分成若干个子数据集，直到每个子数据集都属于同一类别或者满足某个停止条件。在划分过程中，决策树模型采用信息增益、信息增益率、基尼指数等指标来评估划分的好坏，以选择最佳的划分属性。

决策树模型的代表模型有很多，其中最著名的有ID3、C4.5、CART等。ID3算法是决策树算法的鼻祖，它采用信息增益来选择最佳划分属性；C4.5算法是ID3算法的改进版，它采用信息增益率来选择最佳划分属性，同时采用剪枝策略来提高决策树的泛化能力；CART算法则是分类和回归树的简称，它采用基尼指数来选择最佳划分属性，并能够处理连续属性和有序属性。

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现CART算法的代码示例：

from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree# 加载数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建决策树模型clf = DecisionTreeClassifier(criterinotallow='gini')clf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集结果y_pred = clf.predict(X_test)# 可视化决策树plot_tree(clf)

四、概率类的模型

概率模型是一种基于概率论的数学模型，用于描述随机现象或事件的分布、发生概率以及它们之间的概率关系。概率模型在各个领域都有广泛的应用，如统计学、经济学、机器学习等。

概率模型的原理基于概率论和统计学的基本原理。它使用概率分布来描述随机变量的分布情况，并使用概率规则来描述事件之间的条件关系。通过这些原理，概率模型可以对随机现象或事件进行定量分析和预测。

代表模型主要有：朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络、隐马尔可夫模型。其中，朴素贝叶斯分类器和逻辑回归都基于贝叶斯定理，它们都使用概率来表示分类的不确定性。

隐马尔可夫模型和贝叶斯网络都是基于概率的模型，可用于描述随机序列和随机变量之间的关系。

朴素贝叶斯分类器和贝叶斯网络都是基于概率的图模型，可用于描述随机变量之间的概率关系。

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现朴素贝叶斯分类器的代码示例：

from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNB# 加载数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建朴素贝叶斯分类器模型clf = GaussianNB()clf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集结果y_pred = clf.predict(X_test)

五、近邻类的模型

近邻类模型（本来想命名为距离类模型，但是距离类的定义就比较宽泛了）是一种非参数的分类和回归方法，它基于实例的学习不需要明确的训练和测试集的划分。它通过测量不同数据点之间的距离来决定数据的相似性。

以KNN算法为例，其核心思想是，如果一个样本在特征空间中的 k 个最接近的训练样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法基于实例的学习不需要明确的训练和测试集的划分，而是通过测量不同数据点之间的距离来决定数据的相似性。

代表模型有：k-近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、半径搜索（Radius Search）、K-means、权重KNN、多级分类KNN（Multi-level Classification KNN）、近似最近邻算法（Approximate Nearest Neighbor， ANN）

近邻模型基于相似的原理，即通过测量不同数据点之间的距离来决定数据的相似性。

除了最基础的KNN算法外，其他变种如权重KNN和多级分类KNN都在基础算法上进行了改进，以更好地适应不同的分类问题。

近似最近邻算法（ANN）是一种通过牺牲精度来换取时间和空间的方式，从大量样本中获取最近邻的方法。ANN算法通过降低存储空间和提高查找效率来处理大规模数据集。它通过“近似”的方法来减少搜索时间，这种方法允许在搜索过程中存在少量误差。

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现KNN算法的代码示例：

from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 加载数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建KNN分类器模型knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)knn.fit(X_train, y_train)# 预测测试集结果y_pred = knn.predict(X_test)

六、集成学习类的模型

集成学习（Ensemble Learning）不仅仅是一类的模型，更是一种多模型融合的思想，通过将多个学习器的预测结果进行合并，以提高整体的预测精度和稳定性。在实际应用中，集成学习无疑是数据挖掘的神器！

集成学习的核心思想是通过集成多个基学习器来提高整体的预测性能。具体来说，通过将多个学习器的预测结果进行合并，可以减少单一学习器的过拟合和欠拟合问题，提高模型的泛化能力。同时，通过引入多样性（如不同的基学习器、不同的训练数据等），可以进一步提高模型的性能。常用的集成学习方法有：

• Bagging是一种通过引入多样性和减少方差来提高模型稳定性和泛化能力的集成学习方法。它可以应用于任何分类或回归算法。
• Boosting是一种通过引入多样性和改变基学习器的重要性来提高模型性能的集成学习方法。它也是一种可以应用于任何分类或回归算法的通用技术。
• stack堆叠是一种更高级的集成学习方法，它将不同的基学习器组合成一个层次结构，并通过一个元学习器对它们进行整合。堆叠可以用于分类或回归问题，并通常用于提高模型的泛化能力。

集成学习代表模型有：随机森林、孤立森林、GBDT、Adaboost、Xgboost等。以下是使用Python中的Scikit-learn库实现随机森林算法的代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 加载数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建随机森林分类器模型clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)clf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集结果y_pred = clf.predict(X_test)

综上，我们通过将相似原理的模型归纳为各种类别，以此逐个类别地探索其原理，可以更为系统全面地了解模型的原理及联系。希望对大家有所帮助！

위 내용은 투명한! 주요 머신러닝 모델의 원리를 심층적으로 분석!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!